= ada responsi
P = pilihan
W = wajib
L = layanan untuk program studi selain statistika
Semua praktikum dengan sks
Mata kuliah pilihan minimum 33 sks dengan ketentuan jumlah sks : Matakuliah Pilihan dengan kode MAS minimum 12 sks
Matakuliah Pilihan dengan kode MAM minimum 2 sks Matakuliah Pilihan dengan kode MAI minimum 2 sks Matakuliah Pilihan luar Jurusan (Fakultas) minimum 4 sks
SILABUS PROGRAM STUDI STATISTIKA
METODE STATISTIKA I (MAS 4121) 3 sks
Prasyarat : -
Deskripsi :
Penguasai konsep, peranan dasar statistika, statistika diskriptif dan menerapkan dalam statistika inferensial.
Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai konsep, peranan dasar statistika dan mampu menerapkan dalam statistika inferensial.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Pengertian statistika dan kegunaannya dalam berbagai bidang penelitian; pengertian populasi dan sampel (alasan mengapa sampel perlu diambil); macam variabel dan skala pengukuran; statistika deskriptif: Diagram (titik, garis, histogram, dahan-daun, kotak garis), Ukuran pemusatan (mean, median, modus), Ukuran penyebaran (rentang, rata-rata simpangan, simpangan baku, koefisien keragaman); cara mendeteksi bentuk sebaran,
pencilan; sebaran peluang variabel diskrit, variabel kontinu; Penduga selang parameter populasi (nilai tengah, prop. “sukses”, ragam)
Pustaka :
1. Moore, D.S. and McCabe, G.P. 1993. Introduction to The Practice of Statistics. 2nd ed.
Freeman and Company, New York.
2. Walpole R.E. and R.H. Myers, 1978. Probability and Statistics for Scientist and Engineers. McMillan. New York.
3. Yitnosumarto, S. 1994. Dasar-dasar Statistika. Cet. Kedua. Raja Grafindo Persada, Jakarta.
4. Bhattacharyya, G.K. and R.A. Johson, 1977. Statistical Concept and Methods. John Wiley & Sons, Inc. New York.
METODE STATISTIKA II (MAS 4221) 3 sks
Prasyarat : MAS 4121** (Metode Statistika I)**
Deskripsi :
Dasar-dasar analisis ragam. Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu menerapka statistika inferensial lebih lanjut, dasar-dasar analisis ragam.
Strategi Pembelajaran :
Kuliah, tugas, diskusi, praktikum dan responsi. Materi Kuliah :
Tinjauan ulang dan hipotesa : dasar-dasar analisis ragam, analisis ragam untuk pengujian dua nilai tengah independen dan dua nilai tengah dependen, asumsi yang melandasi analisis ragam regresi.
Pustaka :
1. Moore, D.S. and McCabe, G.P., 1993. Introduction to The Practice of Statistics. 2nd ed.
Freeman and Company, New York.
2. Walpole and Myers. 1978. Probability and Statistics for Scientist and Engineers. McMillan. New York.
3. Yitnosumarto, S. 1994. Dasar-dasar Statistika. Cet. Kedua. Raja Grafindo Persada, Jakarta.
PENG. HIMPUNAN dan LOGIKA (MAM4101) 2 sks Prasyarat :
Deskripsi :
Himpunan dibahas dari sisi teoritis sehingga beberapa sifat yang sederhana dapat dibuktikan dan logika difokuskan pada bagaimana membangun dan membuktikan pernyataan.
Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu menyusun pernyataan-pernyataan dengan simbol-simbol logika matematika ( terutama kaitannya dengan statistika deskriptif, peluang, perancangan percobaan dan iferensia statistika) .
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Semesta pembicaraan, kalimat pernyataan kata-kata penghubung kalimat, tabel-tabel nilai. Kontraposisi dan ingkaran kalimat, pengertian konstanta dan variabel, tautologi dan kontradiksi, kuantor, universal dan eksistensial, kuantifikasi terbatas, kasus dari statistika deskriptif ke inferensia, himpunan dan operasinya, himpunan kuasa, relasi relasi ekivalen, fungsi domain dan range, fungsi injektif, subektif dan bijektif, pengantar struktur aljabar dan operasi padanya, kaitan himpunan dan teknik sampling.
Pustaka :
1. Soehakso,R.M.T.J. 1985. Pengantar Matematika Modern. FMIPA-UGM 2. Torski, A. 1959. Introduction to Logic. Oxford-Press.
MATEMATIKA DASAR (MAM4190) 3 sks
Prasyarat :
Deskripsi :
Turunan dan integral. Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu menerapkan dan menjelaskan konsep dasar aljabar dan kalkulus.
Strategi Pembelajaran :
Materi Kuliah :
Fungsi, limit, fungsi, kontinuitas, turunan/derivatif fungsi, penggunaan turunan: menghitung limit dengan aturan L`Hospital, max dan min fungsi, intgral tak tentu, intergral tertentu.
Pustaka :
1. Purcell, E.J. dan D. Verberg, 1986 (terjemah B. Kartasasmita dkk): Kalkulus Goemetri Analitis, jilid 1 dan 2; edisi 4, Erlangga
2. Leithold, W.J. 1976. The Calculus and Analytic Geometry, 3rd ed; Harper and Row.
3 Baisoeni,MH. 1986. Kalkulus, UI Press
PENG. TEORI PELUANG (MAS 4218) 3 sks
Prasyarat : MAM 4101* (Peng. Him. Dan Logika)* MAM 4202***(Matematika I)***
Deskripsi :
Ruang contoh dan ruang kejadian, peluang , peubah acak dan fungsi sebaran, fungsi bersama, marjinal, , nilai harapan, momen sekitar titik dan nilai tengah, aplikasi peluang . Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai konsep dasar peluang dan mampu menerapkan dalam pemodelan suatu percobaan.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Ruang contoh dan ruang kejadian, analisis kombinatorika, urn model, model penempatan, peluang suatu kejadian bebas atau bersyarat, dalil-dalil peluang bersyarat dan kaidah Bayes, peubah acak dan fungsi sebaran, peubah acak ganda; sebaran bersama, marjinal dan bersyarat, fungsi sebaran diskrit dan kontinu, nilai harapan, momen sekitar titik dan nilai tengah, aplikasi peluang : rantai Markov dan proses stokastik, penekanan pada pembahasan tentang peubah diskret.
Pustaka :
1. Ross, S. 1984. A First Course in Probability. Macmillan, New York.
2. Strait, P.T., 1989. A First Couse in Probability and Statistics With Applications. Horcourt Brace Jovanich, Inc.
3. Larson, 1982. Introduction to Probability Theory and Statistical Inference, John Wiley and Sons, New York.
4. Dudewicz. E.T dan S.N. Mishra. 1995. Statistika Matematika Modern; terjemahan RK Sembiring. ITB. Bandung
5. Woodroofe. M. 1975. Probability With Application. McGraw-Hill. Koyakusha. Tokyo. 6. Bean,M.A. 2001. Probability: The Science of Uncertainty with Application to
PROSES STOKASTIK (MAS 4113 ) 3 sks Prasyarat : MAS 4218*(Peng. Teori Peluang))*
Deskripsi :
Proses stokastik dan penerapannya. Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai dan mampu menerapkan proses stokastik, klasifikasi proses stokastik, proses stasioner
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Review teori peluang & pengantar proses stokastik. Rantai markov : definisi, matriks peluang transisi, first step analysis, rantai markov khusus, perilaku jangka panjang, klasifikasi keadaan (state), keberulangan (recurrence) dan contoh-contoh aplikasinya. Proses Poisson. Rantai Markov Waktu Kontinu: Proses kelahiran murni, proses kematian murni, proses kelahiran dan kematian. Proses pembaharuan : definisi, dalil, konsep dan aplikasinya.
Pustaka :
1. Karlin, S & H.M. Taylor, 1994. An Introduction to Stochastic Modelling. 3rd ed.
Academic Press. New York.
2. Allen. 2003. Introduction to Stochastic Process with Biology Application. 3. T. Aven, U Jensen. 1999. Stochastic Models in Reliability
ANALISIS VARIANSI (MAS 4223) 3 sks
Prasyarat : MAS 4223** (Metode Statistika I) **
Deskripsi :
Konsep dasar pemakaian dan berbagai analisis variansi yang disesuaikan dengan faktor-faktor yang terlibat.
Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu menjelaskan pengertian dasar analisis variansi, konsep dasar, persyaratan yang diperlukan bagi variabel kontinu dan dapat menguji apakah analisis variansi valid diterapkan pada data yang tersedia, serta dapat menguraikan keragaman total hasil pengamatan ke dalam keragaman pengaruh faktor yang terlibat dalam model liniernya.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Pengertian analisis variansi; pendugaan ragam populasi dari ragam sampel, ragam rata-rata sampel dan ragam total; pengaruh perlakuan terhadap ragam dalam sampel dan ragam antar sampel; model tetap, acak dan campuran; asumsi-asumsi analisis ragam; transformasi data; analisis ragam klasifikasi satu arah; analisis ragam klasifikasi dua arah, tanpa interaksi; analisis ragam klasifikasi dua arah dengan interaksi; dua arah sub sampling; tiga arah tanpa interaksi; analisis ragam klasifikasi tiga arah dengan interaksi dua faktor; analisis ragam klasifikasi tiga arah dengan interaksi tiga faktor (tinjauan analisis ragam meliputi model linier, penguraian JK total dan E(KT)
Pustaka :
1. Kempthorne, O. 1980. Design and Analysis of Experiment. John Wiley. New York. 2. Mead, R., 1991. The Design of Experiment Statistical Principles for Practical
Application, Cambridge University Press.
3. Sokal, R.R. and Rohlf, F.J. 1981. Biometry. 2nd edition. W.H. Freeman and Company.
New York.
4. Steel, R.G.D. and Torrie, J.H. 1980. Principles and Procedures of Statistics. Second Ed. McGraw-Hill Kogakusha Ltd., Tokyo.
ANALISIS DATA EKPLORASI (MAS 4228) 3 sks
Prasyarat : MAS 4121** (Metode Statistika I) **
Deskripsi :
Analisis data secara diskriptif yang meliputi pemakaian diagram, tranformasi, pemulusan, penyesuaian tabel dua dan tiga arah..
Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu mengekplorasi hasil analisis secara deskriptif, menarik kesimpulan tentang populasi dengan analisis deskriptif data sampel dengan memperhatikan sifat sebaran data.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Diagram dahan daun, tranformasi, plot hubungan, pemulusan, penyelesaian tabel dua arah (kolom + baris) dan tabel tiga arah ( kolom x baris).
Pustaka :
1. Ericson, N. 1977. Memahami Data. Terjemahan R.K. Sembiring. LP3ES. 2. Siegel, A.E. 1988. Statistics and Data Analysis.
3. Tukey, J.W. 1977. Exploratory Data Analysis, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN (MAI4113) 3 sks
Prasyarat : - Deskripsi :
Konsep dan kerangka informasi manajemen. Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai dan dapat menerapkan konsep dan kerangka informasi manajemen.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Konsep informasi, konsep sistem, konsep sistem informasi, konsep organisasi dan manajemen, konsep pengambilan keputusan dan sistem pendukung keputusan, struktur SIM, perangkat keras dan lunak, perencanaan dan organisasi SIM pada industri jasa dan manufact, pengembangan dan evaluasi sistem informasi.
Pustaka :
1. Porter, L.W. dan Robert, K. 1977. Communication In Organization, London.
2. Eliason, A.L. dan Kitts, K.D. 1979. Bussines Computer System an Applications. Palo, California.
MATEMATIKA I (MAM 4202) 3 sks
Prasyarat : MAM 4190*(Matematika Dasar)*
Deskripsi :
Turunan dan integral. Tujuan Umum :
Setelah memepuh mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan dasar-dasar integral, turunan dan menggunakan integral, turunan dari dua atau tiga peubah.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas dan responsi. Materi Kuliah :
Penggunaan integral tertentu, integral tak wajar, fungsi dua variabel atau lebih, turunan parsial, turunan total, penggunaan turunan parsial, integral rangkap, penggunaan integral rangkap, pengantar persamaan differensial.
Pustaka :
1. Purcell, E.J. dan D. Verbeg, 1986. Kalkulus dan Geometri Analitis. Jilid 1 dan 2. Edisi 4. Terjemahan Kartasasmita. Erlangga.
2. Leithold, W.J. 1976. The Calculus and Analytic Geometry. 3d ed. Harper and Row.
3. Salas, H. and W.R. Hille. 1985. Calculus of One and Several Variables, 5th ed. John
Wiley and Sons.
MATEMATIKA II (MAM 4102) 4 sks
Prasyarat : MAM 4202* (Matematika I)*
Deskripsi :
Deret dan fungsi
Tujuan Umum :
Setelah menempuh matakuliah ini mahasiswa dapat menggunakan deret dan fungsi Strategi Pembelajaran :
Kuliah, tugas dan responsi. Materi Kuliah :
Barisan, deret, deret Taylor, deret Maclaurine, deret Fourier, Integrak Fourier, penggunaan PD di deret, fungsi Gama, Beta, Bessel, Legendre, tranformasi Laplace dan penggunaannya, Fungsi komplek, persamaan Cauchy Riemman.
Pustaka :
1. Purcell, E.J. dan D. Verberg, 1986 (terjemah B. Kartasasmita dkk): Kalkulus Goemetri Analitis, jilid 1 dan 2; edisi 4, Erlangga
2. Leithold, W.J. 1976. The Calculus and Analytic Geometry, 3rd ed; Harper and Row.
3. Salas, J. and W.R. Hille, 1985. Calculus of One Several Variables, 5th ed, John Wiley
and Sons.
4. Kreyszig, E., 1979. Advanced Engineering Mathematics, John Wiley and Sons, 4th ed,
MATRIKS DAN RUANG VEKTOR (MAM 4200) 3 sks Prasyarat : MAM 4190
Deskripsi :
Aljabar linier yang berhubungan dengan terapan statistika Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu menjelaskan dan meguraikan fungsi, operasi, sifat matriks dan ruang vektor untuk menunjang teori pada mata kuliah selanjutnya.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Sistem persamaan linier, matriks, matriks sekatan, kebalikan matriks, kebalikan matriks
sekatan, determinan, ruang vektor Rn, transformasi linier, nilai eigen, vektor eigen,
diagonalisasi, ortogonal,ortonormal, bentuk kuadrat, SVD, matrik kebalikan umum : pengantar Invers Moore-Penrose
Pustaka :
1. Anton, H. 1984. Elementary Linier Algebra. John Wiley & sons, New York.
2. Graybill. 1969. Introduction to Matrices with Application in Statistics. Wadsworth Inc., Colorado.
3. Rao. C. R. dan Mitra S.K. 1971. Generalized Inverse of Matrices and Its Application. John Wiley & Sons. New York
STATISTIKA MATEMATIKA I (MAS 4111) 3 sks
Prasyarat : MAS 4218* (Peng. Teori Peluang)*
Deskripsi :
Metode tranformasi, sebaran normal multivariat, kekonvergenan, ketidaksamaan, kaidah bilangan besar, dalil limit pusat.
Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu menerapkan konsep dasar sebaran peluang secara lebih mendalam untuk menunjang pegembangan statistika terapan.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi.
Materi Kuliah :
Fungsi pembangkit peluang dan momen; bebas stokastik dan identik momen bersama; sebaran fungsi peubah acak : metode transformasi, metode fungsi pembangkit momoen, sebaran jumlah peubah acak, sebaran peubah acak kontinu, sebaran fungsi linier dan kuadrat peubah acak normal, sebaran normal multivariat, kekonvergenan, ketidaksamaan, kaidah bilangan besar, dalil limit pusat.
Pustaka :
1. Casella, G. & R.L. Berger. 1990. Statistical Inference. Wadsworth, Pasific Grove, California.
2. Nasoetion, A.H. & A. Rambe. 1984. Teori Statistika untuk Ilmu-ilmu Kuantitatif. Ed. 2. Bhatara Karya Aksara, Jakarta
3. Dudewicz, E.J. & S.N. Mishra. 1988. Modern Mathematical Statistics. Wiley, New York.
STATISTIKA MATEMATIKA II (MAS 4212) 3 sks
Prasyarat : MAS 4111 *( Statistika Matematika I)*
Deskripsi :
Konsep dasar teori estimasi dan pengambilan kesimpulan secara lebih mendalam sebagai dasar
Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai dan mampu menerapkan konsep dasar teori estimasi dan pengambilan kesimpulan secara lebih mendalam sebagai dasar untuk mengembangkan statistika terapan.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Metode pendugaan parameter, metode momen, metode kemungkinan maksimum, metode pengambilan keputusan minimaks dan Bayes, metode evaluasi penduga : galat tengah kuadrat, penduga tak bias terbaik seragam, kecukupan, kelengkapan, kekonsistenan, dalil-dalil Rao-Blackwell, Lehman-Scheffe, Cramer-Rao, Pengujian hipotesis : hipotesis statistika, hipotesis tunggal dan majemuk, kesalahan uji, kuasa uji, fungsi uji, metode penurunan statistik uji : lemma Neyman-Pearson, uji paling kuasa seragam, uji tak bias, uji nisbah kemungkinan, metode pendugaan selang : statistik pivot, statistik uji.
Pustaka :
1. Casella, G. & R.L. Berger. 1990. Statistical Inference. Wadsworth, Pasific Grove, California.
2. Nasoetion, A.H. & A. Rambe. 1984. Teori Statistika untuk Ilmu-ilmu Kuantitatif. Ed. Bhatara Karya Aksara, Jakarta
3. Dudewicz, E.J. & S.N. Mishra. 1988. Modern Mathematical Statistics. Wiley, New York.
PENGANTAR RANCANGAN PERCOBAAN (MAS 4122) 3sks Prasyarat : MAS 4221*(Metode Statistika II)*
Deskripsi :
Merancang suatu percobaan yang meliputi rancangan perlakuan, lingkungan dan analisis hasil pengamatan.
Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa dapat merancang suatu penelitian berdasarkan tujuan dan karakteristik materi percobaan yang tersedia. Disamping itu mahasiswa dapat melakukan analisis ragam sesuai dengan rancangan percobaan yang digunakan , uji lanjutan dan interpretasi hasil.
Strategi Pembelajaran :
Kuliah, tugas, diskusi, peninjauan di lapang dan responsi. Materi Kuliah :
Pengertian rancangan percobaan, prinsip-prinsip dasar rancangan percobaan, rancangan
acak lengkap (deskripsi, denah percobaan, analisis ragam), analisa lanjutan bila H1
diterima, rancangan acak kelompok (deskripsi, denah, analisis ragam, efisiensi relatif, data hilang), rancangan acak bujur sangkar latin (deskripsi, denah, analisis ragam, efisiensi relatif, data hilang) , percobaan faktorial.(penguaraian JK-perlakuan kedalam komponen fator utama dan interaksi)
Pustaka :
1. Gomez, K.A. and Gomez, A.A. 1976. Statistical Procedures for Agricultural Research with Emphasis on Rice. IRRI, LosBanos, Laguna, Philippines.
2. Kempthorne, O. 1980. Design and Analysis of Experiment. John Wiley. New York. 3. Steel, R.G.D. and Torrie, J.H. 1980. Principles and Procedures of Statistics. Second
Ed. McGraw-Hill Kogakusha Ltd., Tokyo.
PENGANTAR ANALISIS REGRESI (MAS 4231) 3 sks
Prasyarat : MAM 4200*** (Matriks dan Ruang Vektor)*** MAS 4121* (Metode Statistika I)*
Deskripsi :
Dasar analisis regresi linier dan berganda. Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu membuat model suatu masalah dengan analisis regresi berdasarkan kaidah-kaidah statistika.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Pendahuluan: Korelasi sederhana, ilustrasi model, manfaat regresi dan korelasi. Regresi linier sederhana: Penaksiran parameter (MKT dan MLE), pengujian hipotesis terhadap parameter, keberartian model (ANOVA), pendekatan matrik, pemeriksaan asumsi yang mendasari analisis, analisis residual, diagnostik dan penanganan terhadap pencilan dan amatan berpengaruh, penaksiran nilai amatan. Regresi eksponensial yang dapat ditransformasi. Kurva fitting. Regresi linier berganda: Penaksiran parameter, pengujian hipotesis, korelasi berganda dan parsial. Variabel dummy, Pemilihan model regresi terbaik: semua kemungkinan regresi, forward, backward, stepwise.
Pustaka :
1. Myers, R.H. 1990. Classical and Modern Regression with Applications. PWS-KENT, Boston, Massachusetts.
2. Draper, N. and Smith H., 1981. Applied Regression Analysis, John Willey, New York. 3. Weisberg, S., 1980. Applied Linear Regression, John Willey. New York.
4. Montgomery, D.C., 1992. Introduction to Linear Regression Analysis, Willey, New York.
ANALISIS REGRESI LANJUTAN (MAS 4235) 2 sks
Prasyarat : MAS 4231** (Pengantar Analisis Regresi)**
Deskripsi :
Model regresi untuk mengatasi multikolinieritas, model pertumbuhan dan non lilier Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa diharapkan mampu melakukan pemodelan masalah regresi berganda dan nonlinier.
Strategi Pembelajaran :
Kuliah, tugas, diskusi, praktikum dan responsi. Materi Kuliah :
Pelanggaran asumsi regresi multikolinieritas : pengantar regresi PCA, ridge regression. Regresi lag, model pertumbuhan, model-model regresi non linier yang tidak bisa ditransformasi, studi kasus regresi.
Pustaka :
1. Draper, N. R and H. Smith [1992], Applied Regression Analysis, (diterjemahkan oleh Bambang Sumantri), PT Gramedia, Jakarta.
2. Montgomery, Douglas. C and Elizabeth A. Peck [1992], Introduction to Linear Regression Analysis, Wiley, New York.
3. Myers, R. H [1990], Classical and Modern Regression with Applications, PWS-Kent Publishers, Boston.
4. Sembiring, R.K [1995], Analisis Regresi, Penerbit ITB, Bandung.
5. Weisberg, Stanford [1985], Applied Linear Regression, Wiley, New York.
STATISTIKA PENGENDALIAN MUTU (MAS 4230) 3 sks
Prasyarat : MAS 4221* (Metode Statistika II)*
Deskripsi :
Pengendalian mutu secara terpadu, evaluasi sebelum, selama atau sesudah proses. Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa dapat mengetahui dan menentukan mutu yang baik dari suatu hasil proses dengan mengadakan pengujian statistika yang tepat dan cepat terlebih dahulu serta dapat menentukan uji statistik yang paling cocok bagi pengendalian mutu.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Tujuan dari pengendalian mutu itu sendiri, faktor penting yang mempengaruhi dalam pengendalian mutu secara terpadu, evaluasi sebelum, selama atau sesudah proses yang terjadi, cara pengambilan contoh, pengujian dengan statistik baik non parametrik serta uji organoliptik.
Pustaka :
1. Cochran, W.G., 1977. Sampling Tehniques, John Wiley and Sons, New York. 2. Grant, E.L., 1988. Statistical Quality Control, Prentice Hall, New York. 3. Gupta, 1981. Statistics Quality Control, McGraw Hill Publication, New York.
TEORI KEPUTUSAN (MAS 4142) 2 sks Prasyarat : MAS 4218* (Peng. Teori Peluang)*
Deskripsi :
Prinsip, model dan strategi pengambilan keputusan Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa dapat menerapkan model dan strategi pengambilan keputusan atas suatu masalah.
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Prinsip-prinsip pengambilan keputusan, probabilitas subjektif objektif, fungsi kerugian dan resiko, pohon keputusan, teori utilitas, nilai informasi, strategi pengambilan keputusan, fungsi keputusan Bayesian, AHP
Pustaka :
1. Berger, J.O. 19.. Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis. Springer, New York.
2. Mangkusubroto, K. dan Trisnadi, C.L. 1987. Analisa Keputusan. Ganesa, Bandung. 3. Prat, J.W., Riffa, H., Schlaifer, R. 1995. Introduction to Statistical Decision Theory.
MIT Press, London.
4. Rios, S. 1994. Decision Theory and Decision Analysis. Trends and Challenger. Kluwer Ac. Pub., Boston.
5. Taha, H. 1997. Riset Operasi. Binampa Aksara, Jakarta
6. Winston, W.L. 1994. Operating Research, Aplication & Algoritm 3rd edition. Duxbury
Pers. California
PEMROGRAMAN LINIER (MAS 4141) 3 sks
Prasyarat : MAM 4200* (Matriks dan Ruang Vektor)*
Deskripsi :
Pemrogram linier dan penerapannya. Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa mampu mengaplikasikan prinsip program linier serta penerapannya untuk pengambilan keputusan
Strategi Pembelajaran : Kuliah, tugas, diskusi dan responsi. Materi Kuliah :
Pemrograman linier, formulasi dan pemecahan grafik, metode simpleks, metode simpleks dalam matrik, dualitas, sensitifitas, masalah transportasi dan assignment
Pustaka :
1. Taha, H. 1997. Riset Operasi. Binampa Aksara, Jakarta
2. Hillier, F.S. dan Lieberman. 1980. Introduction to Operations Research. Holden-Day Inc., California
3. Wagner, H. 1982. Principles of Operation Research. Prestice Hall, New York.
4. Winston, W.L. 1994. Operating Research, Aplication & Algoritm 3rd edition. Duxbury
Pers. California
RISET OPERASI (MAS 4241) 3 sks
Prasyarat : MAS 4141* (Pemrograman Linier) * MAS 4218* (Peng.Teori Peluang)*
Deskripsi :
Model sediaan, teori antrian, disiplin antrian, model jaringan, program dinamik. Tujuan Umum :
Setelah menempuh mata kuliah ini mahasiswa menguasai prinsip riset operasi dan menerapkan model-model dalam riset operasi
Strategi Pembelajaran :
Kuliah, tugas, diskusi, praktikum dan responsi. Materi Kuliah :
Model sediaan: deterministik dan probabilistik. Teori antrian: disiplin antrian, pola pelayanan, proses Markov, distribusi eksponensial dan Erlang. Beberapa tipe antrian berdasarkan proses markov. Model jaringan : lintasan terpanjang (PERT-CPM). Lintasan terpendek. Min. spanning tree, max flow. Program dinamik: pola maksimum minimum, goal programming.
Pustaka :
1. Taha, H. 1997. Riset Operasi. Binampa Aksara, Jakarta
2. Hillier, F.S. dan Lieberman. 1980. Introduction to Operations Research. Holden-Day Inc., California.
3. Wagner, H. 1982. Principles of Operation Research. Prestice Hall, New York.
4. Winston, W.L. 1994. Operating Research, Aplication & Algoritm 3rd edition. Duxbury